from numpy import (
    ndarray,  # 导入ndarray类，用于表示N维数组
    sqrt,  # 导入sqrt函数，用于计算平方根
)

def euclidian_distance(
        vec_1: ndarray,  # 第一个3D向量
        vec_2: ndarray,  # 第二个3D向量
) -> ndarray:  # 返回值为一个ndarray，表示计算得到的欧几里得距离
    """
    计算两个3D向量之间的欧几里得距离
    
    参数:
        vec_1 (ndarray): 第一个3D向量，包含3个元素，分别表示x、y、z坐标。
        vec_2 (ndarray): 第二个3D向量，包含3个元素，分别表示x、y、z坐标。
    
    返回:
        ndarray: 两个3D向量之间的欧几里得距离。
    """

    # 计算x坐标上的距离
    x_dist = vec_1[0] - vec_2[0]
    # 计算y坐标上的距离
    y_dist = vec_1[1] - vec_2[1]
    # 计算z坐标上的距离
    z_dist = vec_1[2] - vec_2[2]

    # 计算欧几里得距离
    dist = sqrt(x_dist**2 + y_dist**2 + z_dist**2)

    return dist
